اكتشف قوة التعلُّم العميق: استكشف الشبكات العصبية وتقنيات التدريب والتطبيقات الواقعية في مجالات الذكاء الاصطناعي والرعاية الصحية وغيرها.
التعلُّم العميق (DL) هو مجال فرعي متخصص في التعلُّم الآلي (ML)، والذي يندرج في حد ذاته تحت مظلة الذكاء الاصطناعي الأوسع نطاقًا. خوارزميات التعلُّم العميق مستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري، وتحديداً باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية (NN) ذات الطبقات المتعددة (ومن هنا جاءت كلمة "عميق"). تسمح هذه البنى العميقة للنماذج بتعلم الأنماط المعقدة والتمثيلات الهرمية مباشرةً من البيانات الأولية مثل الصور أو النصوص أو الصوت، وغالبًا ما تتفوق على تقنيات التعلم الآلي التقليدية، خاصةً على مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.
المكونات الأساسية للتعلّم العميق هي الشبكات العصبية العميقة، والتي تتكون من طبقة مدخلات وطبقات مخفية متعددة وطبقة مخرجات. تحتوي كل طبقة على عقد أو "خلايا عصبية" مترابطة تعالج المعلومات. وعلى عكس الشبكات الضحلة، فإن عمق هذه النماذج يسمح لها بتعلم الميزات بشكل هرمي. على سبيل المثال، في التعرّف على الصور، قد تكتشف الطبقات الأولية الحواف البسيطة، وتقوم الطبقات اللاحقة بدمجها في أشكال معينة، وتتعرف الطبقات الأعمق على الأجسام المعقدة. تلغي عملية الاستخراج التلقائي للميزات هذه الحاجة إلى هندسة الميزات يدويًا، وهي ميزة كبيرة مقارنة بالعديد من مناهج التعلم الآلي التقليدية. عادةً ما ينطوي تدريب هذه الشبكات على تغذيتها بكميات كبيرة من البيانات الموسومة(التعلّم الخاضع للإشراف) واستخدام خوارزميات مثل الترحيل العكسي ونسب التدرج لضبط أوزان النموذج وتقليل الأخطاء(دالة الخسارة). وتعتمد هذه العملية الحسابية المكثفة بشكل كبير على الأجهزة القوية، خاصةً وحدات معالجة الرسومات، لتدريب النموذج بكفاءة.
يُعد التعلم العميق محركًا رئيسيًا للتقدم في مجال الذكاء الاصطناعي، لا سيما في مجال الرؤية الحاسوبية. وقد أدت قدرته على تعلم تمثيلات ذات مغزى من مجموعات البيانات الضخمة، مثل مجموعة بيانات COCO أو ImageNet، إلى تحقيق اختراقات في مجالات كانت تعتبر في السابق صعبة على الآلات. نماذج مثل Ultralytics YOLO تستفيد من تقنية تعلُّم التعلُّم المستند إلى الحاسوب (DL) لاكتشاف الأجسام عالية الأداء وتجزئة الصور وتصنيفها. تسمح تقنيات مثل التعلم المنقول بالاستفادة من النماذج المدربة مسبقًا (النماذج التي تم تدريبها بالفعل على مجموعات بيانات كبيرة) لتسريع التطوير في مهام جديدة ذات صلة، حتى مع وجود بيانات أقل. يدين هذا المجال بالكثير لرواده مثل جيفري هينتون، ويان لوكون، ويوشوا بنجيو، الذين يُشار إليهم غالبًا باسم "عرابي الذكاء الاصطناعي". وتواصل منظمات مثل DeepLearning.AI وجمعية النهوض بالذكاء الاصطناعي (AAAI) تطوير البحث والتعليم في هذا المجال سريع التطور.
يعمل التعلم العميق على تشغيل العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة:
يتم تسهيل تطوير نماذج DL من خلال مكتبات ومنصات برمجية مختلفة. تشمل الأطر مفتوحة المصدر الشائعة ما يلي:
وتوفر منصات مثل Ultralytics HUB بيئات متكاملة لتدريب النماذج المخصصة ونشر نماذج DL وإدارتها، خاصة لمهام الرؤية الحاسوبية باستخدام نماذج مثل YOLO11. غالبًا ما يتضمن التطوير الفعال ممارسات مثل الضبط الدقيق للمعايير الفائقة، وفهم مقاييس الأداء، واستخدام تسريعGPU لتدريب النماذج بكفاءة.
